大部分人用 AI 都遇過同一件事：它很會講，但常常在裝懂，不會自己查證；或是聊太久，它就開始「失憶」，前面講好的東西全忘了。Agent-LV.MAX 就是我拿來對付這兩件事的一套工具，它由 3 個現在很流行的 Skill（AI 技能，就是打包好、貼上就能用的一段 AI 本領）組成，整套都是純文字、不用寫程式。它會讓任何 AI（尤其是在自己電腦跑的小模型）動手前先想清楚、做完會自己檢查，還會把過程寫成紀錄，讓下一個接手的 AI 不用重看一遍就能繼續。
結論先講
- 是什麼：一套貼上設定文字（system prompt）就能用的 AI 系統，由 3 個 Skill（多角色、迴圈工程、交接紀錄）組成，整套是純文字檔。
- 給誰：想讓 AI（特別是小模型）做事更可靠、不失憶、能換手接力的人。
- 一句話：三個技能可拆可合、一起用最強；而你現在看的這個網站，骨架就是用它規劃出來的。
Agent-LV.MAX 是什麼
Agent-LV.MAX 是一套讓 AI 用「像人類團隊一樣分工」的方式做事的系統，目的是治好 AI 想得不夠深、又不查證的老毛病。它會讓 AI 動手前先把問題拆開、從不同角度查資料，做完再自己驗證檢查，而不是丟給你一個看起來很有信心、其實在裝懂的答案。
它還解決另一個常見問題：每個 AI 對話視窗能記的東西有上限，聊到後面就會忘。這套系統搭好之後，會自動幫接手的 AI 留下對話紀錄，還有一張「程式地圖」（哪個檔案在做什麼）。下一個 AI 只要看這些自動產生的筆記，就不會因為記不住而失憶。
它刻意走「輕」的路線：整套就是純文字檔，貼上就能用，不用安裝、不用外掛、也不綁特定工具。做不到的地方它會老實標「這裡需要人工補做」，絕不假裝。而且它是 MIT 授權（可以免費自由使用），你可以放心拿去用。
三塊拼圖怎麼分工
Agent-LV.MAX 由這 3 個 Skill 組成，剛好對應「怎麼想、怎麼一直做下去、怎麼不失憶」三件事。可以拆開單用，也可以合起來。它們的分工像這樣：
| 技能 | 一句話 | 負責 |
|---|---|---|
| Agent_OS_Skill | 12 角色分工的 AI 團隊 | 怎麼想 |
| Loop_Engineering_Skill | 把重複工作變成自動迴圈 | 怎麼一直做 |
| Record_System_Skill | 幫專案留紀錄、不失憶 | 怎麼交接 |
Agent_OS 是引擎，把一個 AI 拆成 12 個角色接力做事：先搞懂你真正要什麼、把任務拆小、從不同角度查資料，再到只改必要的地方、有條理地抓錯、最後拿證據驗收。這些功能其實很多商用 AI 都有，但它們常常為了省 token（AI 的字數額度，用越多越花錢、也越容易忘）就開始「偷懶」，該查的不查、該拆的不拆。這套的固定流程，就是用來擋掉這種偷懶。
Loop_Engineering 管「一直做下去」。它會幫你把「會一直重複的工作」寫成一份詳細的自動化計畫，再交給你執行。專案裡列了 12 種迴圈模式，還有一條從 L1 到 L3 的「放手等級」：每個自動化一開始都只會「回報、不動手」，要讓它自己動手，得先經過你點頭。
Record_System 管記憶。你在規劃專案時，可能用過 plan（規劃）模式。搭上這個 Skill，就算對話塞爆、系統又自動把記憶壓成太短的摘要，它早就幫你留好完整紀錄，還做了一張檔案索引。下一個接手的 AI 不用把整包程式從頭掃一遍、白白燒掉一堆 token，就能搞懂現在的狀況。
這個網站就是用它蓋的
我不是在介紹一套自己沒用過的東西。你現在看的 donbeeshy.me，從前台、後台到文章系統和 SEO，架構都是靠這套系統規劃搭出來的。這是我實際跑過一輪之後才敢寫這篇。
它的流程大概是：先把要做的事規劃好、資料查齊，再借 AI 的知識幫我做架構規劃，最後把可以照做的步驟交給我。所以不是把問題丟給 AI 亂做，而是「先想清楚再動手」。
講白一點，它不會取代你的判斷，只是讓你的 AI 更聰明。要蓋什麼、要不要上線，還是你決定；它負責的是把中間那段想得更周全、做得更有紀律。
能拿來蓋完一整個網站，是我對它最實在的背書。
最特別的是 Loop 工程
三塊裡我覺得最特別的是 Loop（迴圈）工程，因為它把 AI 從「幫你做一次」變成「能一直自己跑」。前面的規劃做完，那些一再重複的檢查、抓錯，就能交給它排成一條會自己走的流程。
它甚至能自己主動做自動化。舉個我想要的例子：每天早上八點，自動幫我查資料、把某支程式加強一下，再回報哪裡可以改。這已經不只是「叫 AI 幫忙抓個錯（debug）」，而是設計一組會自己找工作、自己往前推的流程。
當然，自動化最怕失控，所以它有一條鐵律：每個迴圈都從「只回報、不動手」開始，要放它自己執行，得你點頭。人一直都在流程裡。
分開用還是一起用
三個技能彼此相容，一起用最強，但也能單獨用。它們之間只有「自動偵測」：靠指令讓 AI 自己去找、去讀對方，沒有硬性綁定。
實際跑起來像這樣：Agent_OS 當引擎，如果發現專案裡有紀錄系統的結構，就先去讀 docs（文件夾）裡的對話紀錄接著想；碰到「會一直重複」的工作，就叫 Loop_Engineering 來排迴圈；而所有排出來的計畫文件，都收進紀錄系統的 docs 裡。找不到夥伴時，每個都會照自己的備案繼續跑，不會卡住。
所以你可以只裝一個、先解決眼前的痛：只想讓 AI 別偷懶，用 Agent_OS；想把重複工作自動化，用 Loop_Engineering；想讓專案換手不失憶，用 Record_System。
怎麼開始
上手不用裝任何東西，核心就是「把對應的設定文字複製貼上，再丟任務給它」。三個 Skill 各自的入口檔，在專案裡都標好了。
想快點試，三步就能動：第一，到 GitHub 拿到你要用的那個技能；第二，把它的主設定文字整段貼上，當作 AI 的開場設定；第三，直接把任務丟給它。小模型記性差，可以只跑精簡版，一樣有效。
完整內容都在官方專案頁：Agent-LV.MAX record-system，採 MIT 授權，可以自由使用。它特別適合三種人：想讓小模型做事更穩的人、常被 AI「裝懂」坑到的人、以及做長期專案、怕 AI 換手就失憶的人。
冬蜜的觀察
用了一輪下來，我最有感的不是「AI 變強了」，而是「我終於知道 AI 在幹嘛」。以前它給我一個答案，我得自己猜它有沒有偷工；現在它把想的過程、查的來源、做完的檢查全攤在紀錄裡，我要接手、要驗收都有依據。這種看得見的踏實感，比多聰明幾分更值得。
如果你也在用 AI 做比較長期的東西，很推薦先試 Record_System 這塊，光是「換一個對話視窗不用再重講一遍」，就能省下大把時間和 token。三個技能都放在 GitHub 專案頁，免費、MIT 授權，下載下來或複製設定文字貼上就能試。
常見問題
Agent-LV.MAX 在哪裡下載？要付費嗎？
可以在 GitHub 專案頁 免費下載。它是 MIT 授權（可以免費自由使用的開源授權）的專案，整套都是純文字檔（Markdown），不用綁任何付費工具。把裡面 SKILL.md 的設定文字（system prompt，貼給 AI 當開場設定的一段話）複製貼上就能用。
一定要三個技能一起用嗎？
不用，三個可以拆開、也可以合起來用。每一個單獨拿出來都完整可用，找不到夥伴時就照自己的備案規則走。三個一起用效果最好，但你也可以只用其中一個，先解決眼前的問題。
本地的小模型（在自己電腦跑的 AI）真的能用嗎？
可以，而且這正是它的設計目標。它把「怎麼想、怎麼查證、怎麼交接」都寫成固定流程和文字檔，讓小模型不必自己記住一切，也能做到接近大模型的表現。
需要安裝什麼外掛或排程工具嗎？
不用，它整套只靠文字指令（prompt）運作，不用安裝、也不依賴任何外掛或排程工具。遇到做不到的地方，它會老實標「這裡需要人工補做」，不會假裝已經做好。
它跟一般的 AI 助手差在哪？
差在紀律。一般助手容易裝懂、不查證，聊久了就失憶。這套系統會讓 AI 動手前先把問題拆小、查清楚，做完自己驗收，還把過程寫成紀錄，就算換一個 AI 接手，也能照著紀錄繼續做。